三相模型预测控制逆变器：650V直流侧电压在dq坐标系下的控制策略，PI算法与MPC算法结合实现可调参考电压输出,三相模型预测控制逆变器：650V直流侧电压在dq坐标系下的控制策略，PI算法与MPC算法结合实现可调参考电压输出,三相模型预测控制（MPC）逆变器，直流侧电压为650v，在dq坐标系下进行控制，电压外环采用PI算法，电流内环采用模型预测控制算法，通过matlab function实现，输出参考电压值可调。 ,三相模型预测控制（MPC）逆变器; 直流侧电压650v; dq坐标系控制; 电压外环PI算法; 电流内环模型预测控制算法; Matlab function实现; 输出参考电压值可调,三相模型预测控制逆变器：PI+MPC控制算法下的电压电流管理

ERP中的采购及库存管理系统设计与实现.pd

在计算机还没有普及的时候，很多工作流程都是手工传递纸质表格，逐级审批和签名，工作效率很低。对于数据统计和报表生成等功能，需要大量的人工操作才能实现。随着计算机的普及，这些工作的参与者只需将自己的工作输入到计算机系统中，系统就会按照预定义的流程自动运行，各级审批者获取工作信息即可创建相应的审批管理操作。数据统计、报表生成等均由系统完成。这不仅大大提高了工作效率，也加快了各部门之间的信息交流。工作流为我们提供更大的系统灵活性、适应业务流程变化、控制我们的业务流程并降低系统开发和维护成本。 《流程系统的设计与实现》 在信息技术尚未普及的年代，工作流程主要依赖于手动操作，如纸质表格的逐级传递和审批，效率低下且容易出错。数据统计和报表生成等任务需要大量人力，耗费时间和资源。随着计算机的广泛应用，工作流管理系统应运而生，参与者只需将工作信息输入系统，系统便会按照预设的流程自动化运行，审批过程得以高效进行，数据统计和报表生成等任务也由系统自动完成。这一变革显著提升了工作效率，加速了部门间的信息交流，并提供了更高的系统灵活性以适应不断变化的业务流程。 工作流管理系统的核心在于其灵活性和适应性。它允许企业根据自身业务需求定制审批流程，调整审批部门和规则，降低了系统开发和维护的成本。以银行客户服务、餐厅点餐和在线购物为例，这些场景中工作流的运用使得业务处理更加顺畅，用户体验得到提升。作为程序员，虽然可以不使用工作流来实现这些功能，但当需求变更时，直接修改代码的维护成本会非常高。相比之下，采用工作流开发的方式能有效降低维护成本，便于系统扩展和更新。 本课题设计的流程管理系统是基于若依框架，并结合activiti6工作流引擎进行扩展。利用mybatis-plus进行数据访问优化，bpmnjs技术实现流程建模可视化，同时借助MySQL数据库管理工具SQLyog进行数据管理，使用Java编程语言进行开发。系统主要包括流程发起、审批以及流程模板管理等功能，辅以用户权限管理，确保系统的安全运行。流程管理分为已执行流程、待执行流程和我的流程三个模块，系统管理则涵盖用户管理、角色管理和日志管理等。各个模块协同工作，确保系统的稳定性和实用性。 经过测试和运行，该流程管理系统展现出良好的实用价值和一定的可靠性。然而，任何系统都有改进的空间，本系统也不例外，未来需要持续修复和完善，以适应不断发展的业务需求。关键词包括：工作流、activiti6、流程管理。 流程系统的设计与实现是一项旨在提升工作效率、简化审批流程、优化业务操作的任务。通过使用现代化的技术手段和工作流管理理念，能够为企业带来显著的效益提升，同时降低运营成本，是现代企业管理的重要工具。

内容概要：本文详细介绍了基于TC397标准的AUTOSAR配置BSW（基础软件）与MCAL（微控制器抽象层）工程的具体实现方法。首先，文中阐述了所需的工具链，如EB公司提供的davinci configurator、tasking（CBD19版本）或hightec（CBD24版本），以及已有的编译通过的IDE工程。接着，重点讲解了BSW工程配置，涉及RTE（运行时环境）、服务层等多个模块和组件的配置。随后，描述了MCAL工程配置，旨在提供微控制器硬件的抽象化接口，使BSW工程能更好适配不同微控制器。最后，进行了编译与测试，确保所有模块和组件能在6核OS上正常运行。整个工程具有良好的可移植性和可维护性。 适合人群：从事嵌入式系统开发，尤其是汽车电子领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握基于TC397标准的AUTOSAR配置BSW与MCAL工程实现的技术人员，帮助他们优化6核OS开发板的性能，提高系统的稳定性和效率。 其他说明：本文仅提供配置工程的帮助，不包含工具、软件产品、SIP或MCAL包等额外内容。如有需要，可根据具体情况另行协商。

内容概要：本文档详细介绍了通过MATLAB实现的基于改进蜣螂算法(MSADBO)优化的卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)模型，用于多特征时间序列的回归预测任务。文档强调了传统优化算法存在的局限性，并展示了MSADBO作为一种全局优化手段的优势。通过结合MSADBO优化CNN-LSTM超参数，模型能够在诸如电池寿命、金融市场、气象等领域提供精准可靠的多特征回归预测，极大提升了训练效率与模型性能。文中还提供了详细的模型结构、代码实现及训练效果展示。 适合人群：具有一定机器学习和深度学习基础的技术研究人员、从事数据分析及相关应用开发的工程师。 使用场景及目标：适用于处理复杂、多样化且带有时序特性的多特征数据。目标是在保持较高精度的情况下，优化模型的训练过程，加快收敛速度，减少过拟合的风险。该模型特别适合金融市场的走势预测、天气变化趋势分析以及工业设备的状态监控与预测维护等领域。 其他说明：除了模型构建和代码解析外，文档还探讨了数据预处理的重要性，包括清理、标准化和平滑噪声，以确保高质量的数据供给给神经网络。此外，对于高维优化空间下可能出现的收敛缓慢问题进行了讨论，并提供了

内容概要：本文详细介绍了如何在Xilinx FPGA中使用CAN IP核实现CAN总线通信。首先，作者分享了硬件配置的关键步骤，包括选择合适的IP核、配置时钟域以及寄存器映射。接着展示了核心Verilog代码片段，涵盖寄存器配置、数据发送与接收、硬件过滤器配置及时序约束等方面。文中特别强调了常见的调试技巧和注意事项，如时钟分频、波特率计算、终端电阻连接、CRC校验等问题。此外，还提供了完整的工程文件下载链接，便于读者快速上手实践。 适合人群：熟悉FPGA开发并希望深入了解CAN总线通信的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要在FPGA平台上集成CAN总线通信功能的项目，帮助开发者掌握从硬件配置到软件调试的全流程，确保通信系统的稳定性与可靠性。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附有大量实际案例和代码示例，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

在计算机视觉领域，多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）是一项关键任务，它涉及识别视频序列中的多个目标并持续追踪它们。"c++版本的基于Yolov5的deepsort的实现"是一个专为此目的设计的系统，它将深度学习模型与先进的跟踪算法相结合，以高效、准确地进行目标检测和跟踪。 Yolov5是一种流行的实时目标检测模型，全称为You Only Look Once的第五个版本。它的核心优点是速度快、性能高，能在多种场景下检测出不同类型的物体。Yolov5通过一个单阶段检测器预测边界框和类别概率，这些预测在训练时基于大量的标注数据进行优化。在C++版本中，Yolov5可以利用TensorRT进行优化，这是一个由NVIDIA开发的高性能推理引擎，能加速深度学习模型的部署，尤其在嵌入式设备如NX上。 DeepSORT（Deep Metric Learning for Real-Time Tracking）是另一种关键组件，它是一个基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法。DeepSORT引入了深度学习特征来计算目标之间的相似度，以解决目标重识别问题，即使目标暂时被遮挡或离开视野，也能准确地重新找到它们。在Yolov5检测到目标后，DeepSORT会分配唯一的ID给每个目标，并在整个视频序列中保持这些ID不变，即使目标短暂消失或出现相似的干扰项。 在提供的压缩包中，包含了已经转换为TensorRT优化模型的Yolov5，这意味着模型已经被优化以适应硬件，提高运行速度。此外，还有配置好的转换过程文件，确保模型与代码的版本对应，可以直接运行，大大简化了部署流程。用户只需要按照指导设置，就可以在NX平台上顺利运行这个多目标跟踪系统。 这个实现不仅对研究人员和开发者有极大的价值，也适用于实际应用，如智能监控、自动驾驶、无人机航拍等场景，它能在这些环境中实时有效地跟踪多个移动的目标。通过结合Yolov5的强大检测能力和DeepSORT的精确跟踪技术，这个C++版本的实现为复杂环境下的目标识别和追踪提供了一个高效解决方案。

内容概要：本文详细介绍了永磁同步电机(PMSM)转速环采用自抗扰控制(ADRC)进行仿真的方法和技术细节。首先解释了ADRC的核心组成部分：跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性反馈(NLSEF)，并通过MATLAB代码展示了ESO的具体实现方式。接着给出了PMSM的机械运动方程及其Python代码实现，强调了负载转矩作为主要扰动源的影响。文中对比了ADRC与传统PID控制器在面对负载突变时的表现，指出ADRC能够更快地响应并稳定系统。最后提供了ADRC参数调整的经验技巧，如TD和ESO带宽的选择以及非线性因子α的限制条件。 适用人群：对永磁同步电机控制系统感兴趣的工程技术人员、研究人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要提高永磁同步电机转速环鲁棒性和动态性能的应用场合，如工业自动化设备、电动汽车驱动系统等。目标是掌握ADRC的工作原理及其在PMSM控制中的具体应用方法。 其他说明：文中提供的代码片段和参数设定建议为实际项目实施提供了宝贵的参考资料，有助于缩短开发周期并提升系统的可靠性。

内容概要：本文详细介绍了TCN-BiGRU-Attention模型在西储大学轴承故障诊断分类预测中的应用。文章首先介绍了附带的处理好的轴承数据集及其便捷使用的优点，接着深入解析了模型的三个核心组件：TCN残差模块、BiGRU层和单头注意力机制。TCN通过堆叠3层残差模块，利用扩张卷积获取更大的输入序列感受野，避免梯度问题；BiGRU通过正反向处理输入序列，增强特征依赖关系的捕捉；注意力机制则通过对重要特征加权，提高分类准确性。此外，文章提供了详细的Matlab代码示例，帮助读者理解和实现该模型。最后，文章强调了该模型对新手友好的特点，以及在实际应用中的灵活性和适应性。 适合人群：对故障诊断感兴趣的初学者和有一定编程基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要快速验证轴承故障数据质量和进行分类预测的场景，旨在帮助用户理解并应用TCN-BiGRU-Attention模型进行故障诊断。 其他说明：文中提供的代码为示意代码，实际应用需根据具体需求和Matlab环境进行调整和完善。

基于TCN-BiGRU-Attention的西储大学故障诊断分类预测：内置Matlab代码与处理好的轴承数据集，实现一键创新体验,《基于TCN-BiGRU-Attention的西储大学故障诊断分类预测：Matlab代码及处理好的轴承数据集一键实现》,TCN-BiGRU-Attention一键实现西储大学故障诊断分类预测 附赠处理好的轴承数据集 Matlab 代码直接附带了处理好的西储大学轴承数据集，并且是Excel格式，已经帮大家替到了程序里 你先用，你就是创新 多变量单输出，分类预测也可以加好友成回归或时间序列单列预测，分类效果如图1所示～ 1首先，通过堆叠3层的TCN残差模块以获取更大范围的输入序列感受野，同时避免出现梯度爆炸和梯度消失等问题每个残差块具有相同的内核大小k，其扩张因子D分别为1、2、4。 2其次，BiGRU获取到TCN处理后的数据序列，它将正反两个方向的GRU层连接起来，一个按从前往后（正向）处理输入序列，另一个反向处理。 通过这种方式，BiGRU可以更加完整地探索特征的依赖关系，获取上下文关联。 3最后，加入单头注意力机制，其键值为2（也可以自行更改），经全连接层